Transfer Learning
遷移學習（Transfer Learning）
是一種機器學習方法，它利用從一個任務或領域中學到的知識和經驗來幫助解決另一個相關但不同的任務或領域。遷移學習通常是在源域（Source Domain）和目標域（Target Domain）之間轉移知識，以提高目標任務的性能。
以下是遷移學習的一些主要特點和應用場景：
源域和目標域：源域通常是指已經訓練好的模型或數據集，目標域則是指需要解決的新任務或領域。遷移學習的目標是在目標域中學習到一個有效的模型，並且利用源域的知識來加速學習過程。
知識轉移：遷移學習的核心是知識轉移，它包括共享特徵提取器（Feature Extractor）、遷移學習策略（Transfer Learning Strategy）和適應目標任務（Adaptation to Target Task）等方面。
預訓練模型：在遷移學習中，常常使用預訓練模型來作為源域的知識，例如在自然語言處理中使用的Word2Vec、GloVe等詞向量模型，或者在圖像識別中使用的ImageNet上訓練好的卷積神經網絡。
Fine-tuning：Fine-tuning是一種常見的遷移學習策略，它通過在目標域上微調預訓練模型的權重來適應新任務，從而提高模型的性能。
應用領域：遷移學習廣泛應用於自然語言處理、圖像識別、語音識別、推薦系統等領域，可以加速模型訓練、提高模型性能、減少訓練數據需求等。
總而言之，遷移學習能夠將已經學到的知識和經驗應用到新的任務中，從而節省訓練時間、提高模型效能、減少對大量樣本數據的依賴。然而，適當的遷移學習策略和模型設計對於取得好的效果是非常重要的。